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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 5 件
コードがエージェントの実行基盤になる: code-as-harness の視点
コードを単なる LLM の最終成果物ではなく、エージェントが環境とやり取りする実行基盤(harness)として捉え直します。検証ループ、ツール呼び出し、実行フィードバックを中心に、エージェント設計パターンと落とし穴を整理します。
2026-06-25 · 33 分で読めます #ai#agentic-coding#llm-agents#tool-calling#reactBFCLベンチマーク完全ガイド2025：Tool Calling性能評価、リーダーボード分析、モデル比較
BFCL（Berkeley Function Calling Leaderboard）の全て！ベンチマークカテゴリ（Simple/Multiple/Parallel/Relevance/AST）、評価メトリック、モデル性能比較（Claude/GPT/Gemini/Llama）、自社モデル評価方法、Tool Calling改善戦略。
2026-03-25 · 30 分で読めます #bfcl#benchmark#tool-calling#function-calling#evaluationAIエージェント開発完全ガイド2025：Tool Calling、ReAct、Multi-Agent、MCPまで
AIエージェント開発の全て！Tool Calling（Function Calling）の原理、ReActパターン、Multi-Agentアーキテクチャ（CrewAI/AutoGen/LangGraph）、MCP（Model Context Protocol）、Agentフレームワーク比較、Tool Calling性能最適化、プロダクション配備戦略。
2026-03-25 · 30 分で読めます #ai-agent#tool-calling#function-calling#react-pattern#multi-agentChatbot Tool Calling Guardrails 設計：安全なツール呼び出しアーキテクチャ実践
ツールコーリングチャットボットをプロダクションで安全に運用するためのガードレール設計をまとめる。スキーマ検証、権限制御、ポリシーエンジン、リスクスコア、観測/回帰テストまでコード中心で扱う。
2026-03-04 · 18 分で読めます #chatbot#tool-calling#guardrails#ai-agent#securityLangGraphエージェントワークフロー実践ガイド：マルチエージェントオーケストレーションからプロダクションデプロイまで
LangGraphで状態ベースのAIエージェントワークフローを構築する。StateGraph、条件付きルーティング、マルチエージェントオーケストレーション、Human-in-the-Loop、そしてLangGraph Platformデプロイまで、実践コード付き。
2026-03-02 · 8 分で読めます #langgraph#langchain#ai-agent#workflow#multi-agent